ИИ – повсюду!

Что такое искусственный интеллект, точно не знает никто – с естественным исследователи никак не разберутся, не говоря уже о его аналогах из «второй природы». Сегодня этим термином обычно называют системы, использующие нейросети, которые, в свою очередь, имеют возможности «глубокого обучения», да еще и автоматизированные (то есть не только же «deeplearning», но и же «machinelearning»). Соответствующая теория – и для нейросетей, и для «deeplearning» – была разработана давно, еще шестидесятые, но заметное практическое применение получает сейчас, причем широчайшее.

Программирование подобных систем происходит не привычными алгоритмическими методами, а именно обучением – системе «показывают» нужные элементы на простых примерах, а потом ей выдают большой массив образцов, с которыми она разбирается сама. Обучающие контролируют и, по мере необходимости, корректируют этот процесс, указывая системе на ее ошибки. При этом даже специалистам не совсем понятно – а в большинстве случаев даже совсем непонятно – какие именно связи внутри нейросети выстраивает обучаемая система. Подчеркну: и нейросети, и «deeplearning» – только малая часть ИИ, как в теории, так и в плане практических возможностей, но именно это сочетание дает удивительные практические результаты.

Наиболее выразительно работу ИИ можно увидеть в «улучшайзерах», которые для портретных снимков – а особенно для селфи – активно используют в смартфонах. Софт определяет пол, возраст и расу изображенного, после чего «разбирает» лицо на элементы, к каждому из которых применяет свои методы цифровой обработки. Например, кожу сглаживает, а бровям, усам, ресницам и волосам, наоборот – придает детализации, глазам и губам дарит блеск и т.д. Причем работает аккуратно, с учетом расы, возраста и пола. Результат получается приятным даже у недорогих смартфонов.

Разумеется, так можно определять тип снимаемой сцены и применять соответствующие параметры и алгоритмы: для портрета одни, для пейзажа другие, для пересъемки документов третьи, а, например, для съемки котов – отдельные (да-да, у смартфонов есть и такие сюжетные программы!). Софт все лучше работает с «отсечением» объекта от фона с последующим развитием последнего, а также с проработкой деталей в светах и в тенях. Косноязычные маркетинговые специалисты называют это «как на профессиональной камере!» (подразумевая «зеркалку», хотя это особенность не зеркала, а объектива) и «как в фотостудии» (подразумевая использование нескольких регулируемых источников света), хотя это, разумеется, софт – даже с AI– волшебным образом никак не может превратить смартфон в SLRи студию не «эмулирует».

Но есть и масса других применений подобных AI-систем, в том числе, и в смартфонах. По заявлению вендоров, они начали ставить софт, который анализирует действия пользователя и работу системы, а потом на основании этого поведенческого анализа – и все того же «deeplearning» – перераспределяет ресурсы гаджета. Говорят, что это приводит к росту эффективной производительности, к увеличению времени автономной работы и даже к более бережному отношению к ресурсу аккумулятора. Все это вполне возможно: гибкое распределение/перераспределение ресурса систем, да еще выполненное на основе поведенческого анализа, позволяет увеличивать эффективность работы и уменьшать износ.

Разумеется, аналогичные решения есть и для других ИТ-элементов. Например, системы хранения данных уже учатся аналогичным образом – на основе ИИ, который применяет DL/MLдля поведенческого анализа – повышать эффективность собственной работы, своевременно и автоматически переводя данные, к которым обращаются чаще, на более быстрые накопители.

Говорить об ИИ можно много, начиная от истории со знаменитой Prismaи заканчивая кейсами по поведенческому анализу для систем кибербезопасности и противостояния мошенничеству. Также в истории развития ИИ много интересного, например, как к буму deeplearning привела популяризация BigData– но это уже совсем другие истории. Мы же перечислили наиболее очевидные применения ИИ в современных условиях и показали, что это не волшебство, а математика, за полвека доведенная до технологии, которая дает новые возможности в самых разных направлениях, включая самые приземленные.